플러그인

MCP를 통해 AI 챗에서 OriginLab Origin 과학 플로팅을 구동합니다: 62개 도구. 모달 대화상자 와치독, LabTalk 안전 게이트, release/reconnect, 초기/고정/가중치 파라미터를 이용한 피팅, 세밀한 플롯 및 시트 편집, 매트릭스 도구, FigureSpec 선언형 YAML(diff 및 재생 가능), MCP Resources 읽기 전용 스냅샷, matplotlib-figure 브리지, 패널 레이블이 있는 PowerPoint 어셈블리, Graph Gallery 템플릿 검색, EPS 내보내기, 파일 접근 화이트리스트, 시각적 회귀 베이스라인, 결정론적 읽기 검증이 포함된 편집 가능한 OPJU 결과물.

DeepSeek Harness 웹 재시작 복구: 크래시 또는 재시작 후 중단된 에이전트 턴이 자동으로 계속됩니다(호스트 측 agent/created 리스너, 브라우저 타이밍 경쟁 없음).

DSH Web GUI용 Android 실기 디버깅 워크벤치: 심각도/키워드 필터 및 크래시 스냅샷이 포함된 자동 첨부 logcat, 원격 탭/스와이프/텍스트 제어가 가능한 라이브 온디바이스 화면 캐스팅, memory/proc/frida 리버스 엔지니어링 툴셋, 에이전트 도구 30개.

재현 가능한 과학 워크벤치: 에이전트 기반 셀, 피드백/재실행 기능이 있는 인라인 그림, 매니페스트 기반 출처 추적, 환경 스냅샷, 출판 수준의 그림 작성 스킬(9개의 bio_* 도구 + 워크벤치 UI)을 제공합니다.

모든 AI 파일 쓰기/편집을 before/after 스냅샷으로 기록하여 VS Code 인라인 리뷰 흐름(hunk 수락/거부, 파일별 실행 취소, git 불필요) 제공.

hermes-agent MEMORY.md / USER.md 메커니즘의 충실한 DSH 포팅: 제한된 듀얼 뱅크 메모리(2200/1375자), 단일 `memory` 툴(add/replace/remove/batch), 세션별 고정 스냅샷 주입, 넛지 알림, DSH 네이티브 JSON 저장 — 외부 종속성 0, LLM 비용 0.

DeepSeek Harness용 Augmentor: DSH 플러그인 + Chrome 확장 프로그램으로, 모든 DSH 세션에서 사용자의 실제 브라우저를 구동합니다 — 실시간 페이지 스냅샷, 클릭, 입력, 탭 — 워크스페이스에 저장되는 채팅 세션과 함께.

DSH 세션당 가시 Chrome 윈도우: 16개의 chrome_* 도구(open/status/close/navigate/tabs/snapshot/screenshot/click/click_at/fill/type/press_key/hover/scroll/evaluate/wait), 라이브 스크린캐스트 뷰가 포함된 Web GUI의 Chrome 탭(아이들 페이지용 스크린샷-하트비트 폴백), 탭 관리, 윈도우 제어, 스크린샷 히스토리.

AI 에이전트를 위한 Playwright MCP 브라우저 제어: 실제 표시되는 Chrome을 조작(탐색/클릭/입력/스냅샷 + 약 80개 browser_* 도구)할 수 있으며, GUI에 내장된 라이브 스크린샷 패널이 모든 작업 후 갱신됩니다.

`dsh://` 세션 딥링크를 복사·열거나 다른 대화에 붙여넣어 참조된 세션의 제한된 읽기 전용 스냅샷을 삽입

DeepSeek Harness용 생체모방 메모리 시스템: Markdown 트리를 읽기 전용 미러로 유지하는 단일 SQLite 저장소(node:sqlite, WAL). 메모리 도구, 세션 시작 시 고정 스냅샷 주입, 등급별 승인 게이팅, 현재 세션의 온디맨드 추출, 거의 중복 병합, 아카이브 및 대체 수명 주기, 메모리 대사(dream), 메모리 핀, 로컬 임베딩을 통한 의미적 검색, 그리고 /memory 명령어.

DeepSeek Harness를 위한 AX 우선 macOS 컴퓨터 사용: 안정적인 참조가 있는 접근성 스냅샷, 백그라운드 입력, 유니코드 입력, 메뉴, 앱, set-of-mark 스크린샷, 온디바이스 OCR, 검증된 작업, 그리고 선택적 Jev(TypeSafe System One) 시맨틱 가드 — 1

DeepSeek Harness용 AX 우선 macOS 컴퓨터 사용: 안정적 ref를 쓰는 접근성 스냅샷, 백그라운드 입력, 유니코드 타이핑, 메뉴와 앱, set-of-mark 스크린샷, 온디바이스 OCR, 검증된 동작 — macos-cu CLI에 브리지된 11개 도구.

DSH용 가시 Electron 브라우저: 하나의 공유 BrowserWindow, 격리된 태스크 뷰, 명시적인 휴먼-에이전트 핸드오프, 스냅샷 참조 및 네이티브 네비게이션 도구, 작업 트레일, 수요 기반 페이지 썸네일, 안정적인 탭 전환 및 종료를 위한 키 기반 세션 복구.

dsh용 버전 관리. 설치된 버전을 모든 npm 채널 또는 버전 라인과 대조해 확인하고, 한 번의 클릭으로 설치하거나 다운그레이드할 수 있으며, 설치 로그를 실시간으로 스트리밍하고(rollback-snapshot 복사 진행률, npm 압축 해제 진행률, 경과 시간), 로컬 스냅샷에서 즉시 롤백하고, 정책 엔진으로 주기를 자동화한다(무음 자동 업데이트, 실행 창, 일일 점검). npm 설치를 중간에 멈추지 않으며, 멈춘 실행은 1시간 후에만 중단하고, 절반만 커밋된 글로벌 트리는 설치 전 스냅샷에서 자동 복구한다. 찾은 업데이트를 설치하기 전에 확인하고, 설치 후 호스트를 자동 재시작하며, 기본 레지스트리에 도달할 수 없으면 미러로 대체한다.

dsh-checkpoint-rewind가 생성한 체크포인트를 시간 노드 타임라인으로 탐색하고, 임의의 두 시점 사이의 파일별 라인 diff를 보여준다. 세션 로그의 trace replay를 지원해 스냅샷 생성기가 필요 없고, 미리보기 우선 워크스페이스 롤백과 단일 실행 되돌리기를 /diff 및 /rollback 명령, JSON HTTP API, GUI 패널로 제공한다.

DSH Desktop 강화 플러그인으로 검증 가능한 사실을 드러냅니다. 제약은 관련될 때만 주입되어 유휴 대화에는 추가 토큰이 들지 않고, 주입은 계층화되어(세션 고정 텍스트는 시스템 프롬프트, 변동 내용은 꼬리 스냅샷) 프롬프트 캐시가 유효하게 유지됩니다. 규율: 매 턴을 질문/조사/논의/진단/실행으로 분류하고 경계를 강제합니다 — 질문 턴에서는 파일 편집 금지, 진단 턴에서는 요청 없는 수정 금지. 이번 세션에서 열지 않은 코드 줄 인용, 보지 않은 심볼에 대한 부정적 단정, 산출물과 맞지 않는 요구사항, '확인하지 않았다'를 '결정을 기다리는 중'으로 포장하는 행위를 모두 지적합니다. 답변은 사람을 위해 작성되며 코드·필드명·id는 처음 등장할 때 쉬운 말로 설명해야 합니다. 기억과 지식: 75%/90% 컨텍스트 경고와 세션 요약 내보내기(새 세션에서 'continue' 입력), 작업 디렉터리별로 세션을 넘어 축적되는 프로젝트 지식(자동 캡처, id로 삭제 가능). 검사 가능한 산출물: 작업 계약 / 변경 기록(자동 로깅, 미검증 항목은 인도 시 표시) / 가설 기록(결론은 근거 게이트를 통과해야 함) / 설계 결정. 대시보드와 페르소나: 라우팅, 트리거 적중, 블록 조립이 lume-metrics.jsonl에 기록되고 lume_metrics로 조회 가능하며, 페르소나는 채팅 로그·소설·대본·캐릭터 시트에서 증류하고 장기 및 임시 기억, 기억 성도, 페르소나 카드 내보내기/가져오기를 지원합니다.

되돌리기, 편집 후 재전송, 재생성, 그리고 대화 내 버전 관리: 모든 되감기의 타임라인, 아티팩트 롤백(git 우선, 스냅샷 대체), 탐색한 경로의 분기 맵, 세션 계보, 그리고 동시 쓰기 징후가 처음 보일 때 로그를 스냅샷하는 실시간 감시자. 편집은 실행 중인 에이전트를 자동으로 중지(공식 cancel/whenIdle)하므로 되감기가 영구 로그를 손상시키거나 /compact을 깨지 않는다.

크로스 세션 참조(멘션) 프로필 — @[label](dsh-session:…)을 다른 워크스페이스에 있는 세션을 포함한 임의의 세션에 붙여넣으면 호스트가 참조된 세션 스냅샷을 모델이 읽도록 주입합니다. 원클릭 카피 참조 버튼 포함.

CloakBrowser 기반 네이티브 브라우저 도구로, 에이전트별 격리 세션, 제한된 스냅샷, 참조 기반 상호작용, 스크린샷 및 안전한 라우팅을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 페르소나 엔진: 하나의 config.json이 AI의 자기 명칭(모델별·계층별), 당신을 부르는 방식, 관계적 태도, 캐릭터 텍스트, 개별 토글이 있는 항목별 작업 계약, 사고 체인 언어, 외형과 답변 어조(모두 선택 사항이며 모델별 재정의 가능), 그리고 사람의 확인을 조건으로 하는 장기 기억을 제어합니다. AI는 후보를 덧붙일 수만 있고, 사람의 확인 줄이 이를 효력화하며, 로그는 물리적으로 추가 전용이고 재생 가능합니다. 확인된 항목은 인용된 '지시가 아닌 데이터' 블록으로 주입됩니다. kind 태그가 붙은 항목은 확인 시 임의의 파일로 라우팅될 수 있고 프롬프트에 도달하지 않습니다. 세 개의 프롬프트 섹션은 조립할 때마다 디스크에서 재평가되므로 편집이 재시작 없이 다음 단계부터 적용됩니다. 페르소나 프리셋은 공유 가능한 JSON 스냅샷이며 SillyTavern 캐릭터 카드를 읽고(v2/v3) 쓰며(v2), 기억은 절대 포함하지 않습니다. 런타임 의존성 없음, 네트워크 없음, 셸 없음. 오류가 나도 세션이 깨지는 대신 빈 섹션으로 저하됩니다. 빈 상태로 배포되며 무언가 쓰기 전까지는 설치해도 아무것도 바뀌지 않습니다.

AIGC Radar의 큐레이션된 GitHub AI 프로젝트 라이브러리(500스타 입고, 중영문 이중 언어 태그, 스타 증가 스냅샷)를 네이티브 결과 카드로 MCP 엔드포인트를 통해 검색; 에이전트/프리 스텝 리스너가 에이전트가 코드를 작성하기 전에 재사용 체크를 사전 제안합니다.

로컬 Kimi WebBridge 데몬을 통해 사용자의 실제 브라우저를 구동합니다. navigate, find-tab, snapshot, click, fill, evaluate, CDP, screenshot, network, upload, PDF 내보내기 및 탭 관리 도구를 제공하며, 기존 로그인 세션을 재사용합니다.

런타임 컨텍스트 스냅샷에 압축된 날짜 줄을 주입해 DSH의 시간 컨텍스트를 약 280자에서 46자로 압축합니다. 런타임 의존성은 없습니다.